深度强化学习:基于Python的理论及实践 简介
本书分为四部分,共17章,涉及的主要内容包括:REINFORCE、SARSA、深度Q网络、改进的深度Q网络、优势演员-评论家算法、近端策略优化算法、并行方法、深度强化学习工程实践、SLM Lab、神经网络架构、硬件、状态、动作、奖励、转换函数等。并列题名: Foundations of deep reinforcement learning eng
关于我们 - 网站帮助 - 版权声明 - 友情连接 - 网站地图
本站所收录作品、社区话题、书库评论及本站所做之广告均属其个人行为,与本站立场无关
本站所有的作品,图书,资料均为网友更新,如果侵犯了您的权利,请与本站联系,本站将立刻删除(E-MAIL:847151540@qq.com)
Copyright © 2005-2016 www.gbook.cc All Rights Reserved.备案号

